Descripción: El Método de Conjunto es una técnica de aprendizaje automático que combina múltiples modelos para mejorar el rendimiento y la robustez general de las predicciones. Esta estrategia se basa en la idea de que la combinación de varios modelos puede compensar las debilidades individuales de cada uno, resultando en un modelo más potente y fiable. Los métodos de conjunto pueden incluir técnicas como el ‘bagging’, donde se entrenan múltiples instancias del mismo modelo en diferentes subconjuntos de datos, y el ‘boosting’, que ajusta iterativamente los modelos para enfocarse en los errores de predicción. Además, el ‘stacking’ es otra variante que combina diferentes tipos de modelos para aprovechar sus fortalezas. En el contexto del aprendizaje automático, el Método de Conjunto se aplica a menudo para mejorar la precisión de modelos predictivos, donde se pueden combinar múltiples arquitecturas o configuraciones para obtener un rendimiento superior. Esta técnica es especialmente útil en competiciones de ciencia de datos, donde pequeñas mejoras en la precisión pueden marcar la diferencia. En resumen, el Método de Conjunto es una herramienta poderosa en el arsenal de un científico de datos, permitiendo la creación de modelos más robustos y precisos a través de la colaboración de múltiples algoritmos.
